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作者沈威博士根據(jù)多年的燃氣行業(yè)工作經(jīng)驗,著眼于解決燃氣行業(yè)的痛點和難點﹐以貼合實際的燃氣應(yīng)用為目標,編寫了本書。本書內(nèi)容不同于傳統(tǒng)的關(guān)于燃氣輸配工程模型的介紹,力求以淺顯易懂的語言向讀者展示數(shù)學建模的魅力,同時摒棄了傳統(tǒng)圖書一貫以來以公式為主的枯燥性,凸顯出數(shù)學在燃氣領(lǐng)域應(yīng)用的趣味性。\n本書所選案例具有代表性,注重從不同側(cè)面反映數(shù)學思維在燃氣行業(yè)中的實際應(yīng)用,既注重算法的通俗性,也注重算法應(yīng)用的可實現(xiàn)性,克服了許多讀者能看懂算法卻解決不了實際問題的尷尬局面。\n本書中大部分例題配有MATLAB源程序,程序設(shè)計簡單精練、思路清晰、注釋詳細,靈活應(yīng)用MATLAB工具箱有利于沒有編程基礎(chǔ)的讀者快速人門。\n本書既可以作為燃氣、暖通等專業(yè)的數(shù)學建模的教材和輔導書﹐也可以作為對數(shù)學建模感興趣的科技工作者的參考書。

近半個世紀以來，數(shù)學的形象有了很大的變化。數(shù)學已不再單純是數(shù)學家和少數(shù)物理學家、天文學家、力學家等人手中的神秘武器，它越來越深入地應(yīng)用到各行各業(yè)之中了，幾乎在人類社會生活的每個角落它都在展示無窮威力。這一點尤其表現(xiàn)在生物、建筑、工程、金融、經(jīng)濟、軍事等數(shù)學應(yīng)用的非傳統(tǒng)領(lǐng)域。\n與這種發(fā)展相比，目前我國高等教育中如何運用數(shù)學工具解決實際問題就顯得過于薄弱，同時也缺乏合適的教材，以致不少數(shù)學工作者缺乏從實際問題中提煉數(shù)學模型的能力。同時各行各業(yè)中的不少實際工作者也缺乏運用數(shù)學工具以建立模型處理問題的能力，這與我國高等教育發(fā)展的要求極不相適應(yīng)。\n作者編著的這一本應(yīng)用數(shù)學模型解決燃氣技術(shù)問題的書，從各種燃氣專業(yè)的實際問題出發(fā)，提煉一系列數(shù)學模型，并給出了求解方法。從應(yīng)用范圍看，包括燃氣、供熱、環(huán)境、裝備等社會生活燃氣領(lǐng)域的不同課題；從方法論看，其啟發(fā)性很強，能夠從紛繁復雜的數(shù)據(jù)中提煉出適合數(shù)學建模的物理量，并能處理好共性和個性的關(guān)系；從數(shù)學內(nèi)容看，要求適中，具有普通理工科大學數(shù)學基礎(chǔ)實際工作者都能看懂。作者編輯這本書的目的就是希望有利于培養(yǎng)建筑工程中燃氣專業(yè)人員建立數(shù)學模型的能力，有利于促進燃氣行業(yè)教學者與實際工作者的相互理解與溝通，有利于推動數(shù)學在我國現(xiàn)代化建設(shè)各個領(lǐng)域中的應(yīng)用。\n目前，隨著我國能源發(fā)展進入增量替代和存量替代并存的發(fā)展階段，在雙碳目標政策驅(qū)動下，天然氣作為清潔低碳的化石能源，不僅承擔著國家能源結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型期間保障能源安全的使命，也是未來新型電力系統(tǒng)規(guī)劃中重要的基礎(chǔ)保證。推動能源綠色低碳轉(zhuǎn)型，在工業(yè)、建筑、交通、電力等多領(lǐng)域有序擴大天然氣利用規(guī)模，是我國穩(wěn)步推進能源消費革命，助力碳達峰和碳中和，構(gòu)建清潔低碳、安全高效能源體系的重要實現(xiàn)途徑之一，天然氣將成為我國現(xiàn)代清潔能源體系的主體能源之一。目前來看燃氣行業(yè)仍可能有近三十年的發(fā)展空間，該書回答了天然氣在我國消費量增長趨勢的時間線，從而體現(xiàn)了燃氣行業(yè)在我國方興未艾的發(fā)展趨勢。\n數(shù)學建模和燃氣結(jié)合并在燃氣領(lǐng)域中的應(yīng)用是數(shù)學模型的一次大膽嘗試，由于燃氣屬于建筑工程領(lǐng)域的一個分支，其涵蓋的范圍較窄，專業(yè)性極強，因此至今還有鮮有數(shù)學建模應(yīng)用于燃氣領(lǐng)域。該書介紹了當今主流的數(shù)學建模技術(shù)，涵蓋常微分方程模型、偏微分方程模型、積分方程模型、數(shù)學規(guī)劃模型、曲線擬合、統(tǒng)計與回歸模型、概率模型、量綱分析建模以及預測模型專題。\n沈威博士的這本書是一個很有益的嘗試，希望通過該書的出版，能夠起到拋磚引玉的作用，促使更多這方面不同風格教材的出現(xiàn)，起到百花齊放、百家爭鳴的效果。

1 緒論 1

n1.1 數(shù)學模型的建立過程 1

n1.2 數(shù)學模型的特點 2

n1.3 數(shù)學模型的分類 4

n參考文獻 5

n2 常微分方程模型 6

n2.1 天然氣消費量增長預測 7

n2.1.1 普通微分模型 8

n2.1.2 Logistic模型 11

n2.1.3 結(jié)論 15

n2.2 煤氣中毒與急救 16

n2.2.1 煤氣中毒機理分析 17

n2.2.2 煤氣中毒模型 18

n2.2.3 結(jié)論 25

n2.3 燃氣熱水器熱水零等待 25

n2.3.1 無保溫材料和循環(huán)泵情形 26

n2.3.2 熱水零等待優(yōu)化設(shè)計 36

n2.3.3 結(jié)論 39

n2.4 地鐵運行雜散電流 41

n2.4.1 雜散電流分布數(shù)學模型 41

n2.4.2 減小雜散電流干擾方法 44

n2.4.3 結(jié)論 48

n2.5 燃氣熱水器氮氧化物排放與分級燃燒優(yōu)化 48

n2.5.1 傳統(tǒng)燃氣熱水器氮氧化物排放量 49

n2.5.2 分級燃燒式燃氣熱水器氮氧化物排放量 55

n2.5.3 結(jié)論 59

n參考文獻 60

n3 偏微分方程模型 64

n3.1 概述 65

n3.2 球坐標下煤改氣空氣凈化模型 65

n3.2.1 煤改氣之前穩(wěn)態(tài)過程微分方程建立 67

n3.2.2 煤改氣后動態(tài)過程微分方程建立 68

n3.2.3 煤改氣完成時空氣質(zhì)量改善情況 71

n3.3 柱坐標下煤改氣空氣凈化模型 72

n3.3.1 柱坐標模型建立 72

n3.3.2 柱坐標模型求解 74

n3.4 結(jié)論 75

n參考文獻 75

n4 積分方程模型 77

n4.1 概述 77

n4.2 雙塔脫水模型 79

n4.2.1 硅膠塔脫水模型 79

n4.2.2 分子篩塔脫水模型 81

n4.2.3 雙塔串聯(lián)脫水模型 82

n4.2.4 雙塔脫水模型構(gòu)建 85

n4.3 數(shù)據(jù)代入及檢驗 85

n4.4 結(jié)論 87

n參考文獻 88

n5 數(shù)學規(guī)劃模型 89

n5.1 概述 90

n5.2 供應(yīng)瓶裝液化石油氣優(yōu)化模型 90

n5.2.1 單個燃氣公司向部分村民供氣優(yōu)化模型 91

n5.2.2 向全部村民供應(yīng)液化石油氣的儲配站選址優(yōu)化模型 92

n5.3 向村莊供應(yīng)管道天然氣和液化天然氣成本比較與選擇 95

n5.4 結(jié)論 97

n參考文獻 97

n6 曲線擬合模型 99

n6.1基于不同菜系的餐飲業(yè)用戶用氣量研究 99

n6.1.1 基于客流量為基準的不同菜系商業(yè)用戶用氣量比較 100

n6.1.2 結(jié)果與討論 107

n6.1.3 結(jié)論 108

n6.2 燃氣中央熱水系統(tǒng)設(shè)計分析 109

n6.2.1 熱水供應(yīng)模式 109

n6.2.2 運行原理 110

n6.2.3 耗熱量和熱水量計算 111

n6.2.4 項目方案設(shè)計 112

n6.2.5 結(jié)果與討論 115

n6.2.6 結(jié)論 115

n參考文獻 116

n7 統(tǒng)計模型 117

n7.1 氣體火焰?zhèn)鞑ニ俣阮A測 117

n7.1.1 常見燃料氣體層流火焰?zhèn)鞑ニ俣群臀锘再|(zhì) 118

n7.1.2 以燃料類型、烴類型、一次空氣系數(shù)及導熱系數(shù)為自變量的線性回歸模型 118

n7.1.3 以碳氫比、標況密度、一次空氣系數(shù)及導熱系數(shù)為自變量的線性回歸模型 120

n7.1.4 結(jié)論 123

n7.2 沼氣生成問題 123

n7.2.1 模型假設(shè)與分析 124

n7.2.2 模型建立與分析 124

n7.2.3 結(jié)論 127

n參考文獻 127

n8 概率模型 128

n8.1 概述 128

n8.2 課題分析 129

n8.3 模型建立和分析 130

n8.3.1 模型建立 130

n8.3.2 模型求解與分析 131

n8.4 結(jié)論 134

n參考文獻 134

n9 量綱分析模型 136

n9.1 概述 136

n9.2 量綱建模 137

n9.2.1 燃氣壓力能利用量綱模型 137

n9.2.2 溫度變化量綱模型 139

n9.3 燃氣爆炸能量估計 139

n9.4 結(jié)論 143

n參考文獻 143

n10 預測專題 144

n10.1 概述 144

n10.1.1 我國天然氣消費情況 144

n10.1.2 深圳市天然氣市場發(fā)展現(xiàn)狀 145

n10.1.3 城市天然氣負荷預測意義 146

n10.1.4 預測原理和方法 148

n10.2 影響天然氣日負荷量的客觀因素 153

n10.2.1 假期影響 153

n10.2.2 氣溫影響 157

n10.2.3 工作日和雙休日燃氣負荷量變化 158

n10.3 基于GM(1,1)模型的天然氣負荷量預測 159

n10.3.1 灰色理論 159

n10.3.2 GM(1,1)預測年天然氣負荷量 160

n10.4 基于G(1,N)模型的天然氣負荷量預測 164

n10.4.1 灰色關(guān)聯(lián)度分析 164

n10.4.2 灰色關(guān)聯(lián)分析理論模型 165

n10.4.3 基于灰色模型的天然氣負荷量預測分析 166

n10.4.4 具體實施過程 168

n10.5 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的天然氣負荷量預測 181

n10.5.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分析流程 181

n10.5.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型建立及結(jié)果分析 184

n10.6 基于馬爾科夫鏈的天然氣負荷量預測 186

n10.6.1 馬爾科夫理論 186

n10.6.2 馬爾科夫矩陣計算 187

n10.6.3 聚類馬爾可夫鏈修正擬合值 190

n10.6.4 模型比較 191

n10.7 基于支持向量機的天然氣日負荷量預測 192

n10.7.1 支持向量機（Support Vector Machine） 193

n10.7.2 支持向量回歸機 198

n10.7.3 支持向量機核函數(shù) 200

n10.7.4 徑向基函數(shù)超參數(shù)的優(yōu)化 201

n10.7.5 燃氣日負荷特點 202

n10.7.6 SVM預測模型建立 203

n10.7.7 輸入向量 203

n10.7.8 數(shù)據(jù)預處理 204

n10.7.9 計算 204

n10.7.10 結(jié)果與討論 205

n10.8 結(jié)論 209

n參考文獻 210

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